如何对大量信息进行有效组织利用，使用户能够从大量繁杂的信息中找出真正有价值的信息和知识，帮助企业制定更好的营销策略。信息处理技术有了新的应用研究课题——数据挖掘。
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
对于咨询公司来说，大多是提供咨询服务，以卖报告为盈利模式。而到了大数据时代，走在时代前沿的咨询公司又有了新玩法 来源：数据猿 记者：春夏 对于咨询公司来说，大多是提供咨询服务，以卖报告为盈利模式。而
背景介绍 A媒体公司是中国某热门细分行业的绝对市场领导者，占有国内该细分市场75%的市场份额和第一位的市场知名度（出于商业隐私和职业道德考虑，笔者不方便透露具体的行业或媒体品牌）。经过近20年的发展，该企业从单一的媒体发展到目前的集团化的全国性的跨媒体运做，包括线上和线下，细分行业门户网站，行业细分的网络商城，俱乐部，报业，教育培训，业务咨询等相关领域。基于企业进一步发展的战略需求，同时也因为企业消费者和会员数据积累的相对丰厚海量（目前活跃会员近300万，而且相应的会员人口统计指标对应的数值非常整齐集中，这
“每天一个数据分析师”新一期内容奉上，请享用~ 人物档案 谢宇，中国联通广西分公司的大数据负责人，有超过7年的电信行业数据挖掘经验，目前主要负责大数据应用规划、基础平台设计、大数据商业变现。 ---- DA：您是怎么走上数据挖掘这条道路的？请简单介绍一下您的学习和从业经历。 谢宇：从高中信息学竞赛开始，就对计算机解题感兴趣了；大学做过数学建模竞赛，同样是利用解决问题。工作以后做中国移动的经营分析系统，也就是俗称商业智能。信息学和数学建模竞赛分别是使用Pascal和Matlab，这跟工作以后使用的SQL有很大
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
论坛君 “每天一个数据分析师”在第七期有幸采访到谢宇先生，他是中国联通广西分公司的大数据负责人，有超过7年的电信行业数据挖掘经验，目前主要负责大数据应用规划、基础平台设计、大数据商业变现。下面进入正题
电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台，通过对7维用户数据建模，可以实现3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探
导读：很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本
之前的两篇实用性文章《网购评论是真是假？文本挖掘告诉你》和《大数据助力东北小吃铺满血复活》发表之后，许多读者表示对其中的“购物篮分析”很感兴趣，希望我们能多做介绍。好吧，既然大家都这么有兴致，我就打开了亚马逊的页面，想找几本书推荐一下……
随着信息科技的进步，数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息，从不同的数据源，涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起，就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征，并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服：「xx披萨店您好！请问有什么需要我为您服务？」 顾客：「妳好，我想要………」 客服：「先生，请先告诉我您的会员卡号码！」 顾客：「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服：「林先生您好，您是住在
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析（如销售量、销售额、热销SKU等），但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。 第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？ 1 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下： 机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值 得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析（如销售量、销售额、热销SKU等），但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的 价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。 第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数
数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据挖掘的目的就是找到更多类似的客户，以提高未来活动的响应。 这构造有指导的数据挖掘模型的过程中，首先要定义模型的结构和目标。二、增加响应建模。三、考虑模型的稳定性。四、通过预测模型、剖析模
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。这里的知识一般指规则、概念、规律及模式等。 数据挖掘建模过程
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
下文内容源于爱奇艺公司运营副总裁耿晓华的演讲。 跟大家分享一个数据，爱奇艺在移动端布局是比较早的，我们在2011年开始就预测什么时候移动端流量会超过PC端。我们原来有一个预测是在2013年的年底，但是经过实际的运营，其实在2013年的9月2日那一天移动端的流量完全超过了PC端，而移动端的增长速度远远比PC快，所以未来移动终端潜力是非常大的。 大数据最重要的价值是预测 对于移动端我们要看到现在手机在改变我们什么，我想在座各位每个人都可以想一想，现
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
NO.53 数据挖掘概述 Mr. 王：今天我们来讨论一个新的话题，你听说过数据挖掘吗？ 小可：这个名字倒是挺有意思的啊，不过数据是一种抽象的、虚拟的概念，要怎么去挖掘呢？ Mr. 王：数据挖掘是时下非常热门的一个领域。在大数据时代的背景下，数据量变得非常大，不过我们现在处于一种拥有的数据量大而“知识”匮乏的状态。 小可：这个“数据”和“知识”分别怎么解释呢？ Mr. 王：比如某商家存有大量会员的信息数据，现在公司有一种新产品，他们想知道这些会员中哪些人有更大的可能性去购买这种新产品，从而有效地制定下一步营销
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 营销是一门学问吗？当然是，从人类有交易活动开始，营销便一直存在，且随着时代的变化而不断产生新的形式。进入大数据时代，市场营销也随之而慢慢进化。 在某些方面，当前的市场营销行业也存在着前所未有的潜力，这便是大数据时代市场营销专业就业方向的新趋势。很多人表示，将传统的市场营销智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。但是要做到这一点，首先还有很多工作要做。 沃顿商学院运营与信息管理学教授桑德拉·希尔（shawndra hill）表示：“这是一
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用，也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。大数据企业运营金字塔分为7个层面，包括数
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客
谢邦昌教授，是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任，也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家，他对数据挖掘的定义是：Data Mining是从巨大数据仓储中找出有用信息的一种过程与技术。
何为客户细分？是技术，更是艺术 客户细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔史密斯提出的,其理论依据在于顾客需求的异质性和企业需要在有限资源的基础上进行有效地市场竞争．是指企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据客户的属性，行为，需求，偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品，服务和销售模式．按照客户的外在属性分层，通常这种分层最简单直观，数据也很容易得到． 其实各个行业、各个角色都在不同的时期来划分不同的人群，有的性别划分（男and女），有的根据用户的粘性划分（活跃and沉默），但遇到
4月20日开始，又是两年一度的北京车展了，车展前，百度数据研究中心发布了一份《2013汽车行业研究报告》，以一个搜索引擎的视角，结合中国网民每天几十亿次点击后留下的大数据，分析了中国汽车业的现状、变化、趋势，以及网民围绕汽车而留在网上的习惯与需求。比如： 1、网民对汽车领域的相关内容搜索，无线端正在逐渐赶超PC端； 2、经历了连续两年的销量低增长后，2013年中国乘用车市场需求回暖，全年日均搜索指数超千万； 3、从产地上看，网民对进口车的搜索关注度逐年提升，且经济发达的省份对进口车的关注度更高； 4、从车型
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测，挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事就是他们无情的对这群团体骚扰、推荐、营销....结果你懂的！ 本篇也是数据挖掘各层次间最高的产物，推测未知的事物。 应用场景介绍 通过前几篇文章对挖掘算法的介绍，其实应用的场景大部分是围绕着已经购买自行车这部分
面对山一样高的，海一样广的数据，我们该怎么办？ 数据挖掘中的5W问题 ❶为什么要使用数据挖掘？ ❷数据挖掘是什么？ ❸谁在使用数据挖掘？ ❹数据挖掘有哪些方法？ ❺数据挖掘使用在哪些领域？ 百度百科中
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
有问题直接微信我吧！ 大家好，PPV课大数据微信开通了人工客服，大家有问题可以在工作时间：9：00-18:00直接通过微信与客服联系！ 谢邦昌 深度剖析Data Mining 谢邦昌教授，是台北医学大
Online-to-Offline（ 简称 O2O）电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。它最先由TrialPay创始人AlexRampell提出，在2006年沃尔玛公司的B2C战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合，除网络团
<数据猿导读> 艾漫数据是一家为影视产业提供大数据服务的公司，比如，利用大数据为电影预测票房，剖析艺人商业价值，评估电视节目等。可以说，艾漫在大数据领域中非常懂文艺，在文艺领域中非常懂大数据 记者：K
经常听到很多大数据的概念和趋势，但是落地而务实的介绍相对较少。笔者根据在互联网和数据领域的实际从业经验，总结出数据价值金字塔在企业运营中的应用模型。该模型对应的是企业运营中的不同层面的数据需求，下文讲逐层介绍。 数据基础平台层，金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。 这一层的目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，
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